自动驾驶功能不等于无人驾驶车，花样落地中的无人驾驶将如何改变你的 2021 出行？

播客概要

洪泽鑫：从事自动驾驶行业有超过5年的时间。一开始是在一家咨询公司，后来在一家自动驾驶独角兽，再后面去了一家投资机构，现在是在一家来自硅谷的自动驾驶公司，做的是 L4 ，算是比较高级别的一个自动驾驶的领域，我们关注的领域是城市复杂交通下的自动驾驶的落地场景和解决方案。
主播：工作内容上来说，你更加聚焦于硬件还是软件？
洪泽鑫：我是做市场和行业分析。我们公司是做公开道路下的无人巴士。因为法律法规的要求，现在在公开道路上，你是不能够没有安全员的。
主播：安全员就是坐在驾驶位置的后备驾驶员？
洪泽鑫：对。我们管他叫安全员的意思是他必须经过一系列的培训。
主播：其实你们做的场景好像是最复杂的一个场景？
洪泽鑫：对，城市里的复杂道路交通她是更复杂的，但是在它之上还有更复杂的，就是无人出租车。因为无人巴士她有一个好处就是说巴士她是固定路线的，而且我的速度也不需要达到特别快。
主播：你们公司在攻克的一个技术难题或者说关注的一个技术点是什么？
洪泽鑫：技术上的话，其实每一个模块都有它自己在攻克的一些难题。技术模块可以比较简单粗暴地分为这么几个领域：定位、地图、感知、规划和仿真。我们公司的强项就是仿真。
在北京这边，有一个国家级的汽车网联中心，要造一个仿真平台，它其实是一个联盟制的东西，跟他合作的车企都可以在正式上线一些软件之前，先在它的仿真系统中去跑个遍，如果你跑出来没问题了，我才能够让你面向大众去做。还是在进行的一个过程。
主播：那你们公司的产品硬件也是你们自己生产的吗，还是一个技术提供商？
洪泽鑫：软件，技术的提供商。公司其实是 Waymo ，就是 Google 的无人车团队出来的几个人创立的。今年年初才正式地来到国内去发展国内的业务。之前一直在硅谷。
在国内，现在其实也有几家公司在做无人出租车，但是他们面临的一个问题就是说真正地拿到商业化的实现价值。因为一辆车改造出来要 150 万以上，还得配一个安全员在上面，它的一个成本是算不过来的。每次打车，你现在还只能是固定路线，只能从 A 点到 B 点，A 点到 C 点，完全不可能盈利。
（无人巴士）场景的好处就是它的用户跟客户是分离的。因为巴士运营的就是一些公交集团或者是一些客运公司。之后会通过一些类似于产生补贴或者是商业化的应用（车身、车内广告），让自己达到一个比较良好的财务运转状态。再加上它是固定路线的，更容易落地一些，技术也更容易攻克一些。
主播：能不能跟我们聊一聊无人驾驶在商业模式上的多样化或突破？
洪泽鑫：Zoox 融资融了 10 亿，但卖给 Amazon 也卖了 10 亿，压根就没有任何的溢价。因为它的估值到了后面那么贵的情况下，它的商业落地，又没能让人看到真正的流水，或者是比较好的商业回报，它很难再去做更高额度的融资。我们现在在讨论的，我把它界定为无人驾驶，就是 L4 的自动驾驶，像园区里头的配送、清扫车、卡车、无人插车。
主播：在无人驾驶的人工智能领域，最近这一两年来有没有什么大的突破？
洪泽鑫：无人驾驶遇到的最大的一个问题，我们管它叫长尾问题，就是你已经解决了可能 90% 的问题，剩下 10% 的问题，但这 10% 的问题是最难解决的，因为它会有很多你没有见到过的场景出现。那我们所需要收集的数据就是这些车辆所没有遇见过的场景的数据。已经遇见过的场景，比较常见的场景的数据反而是无效的数据。现在其实大家卡在的一个瓶颈是很多人在做一些重复、无效的测试。现在的瓶颈就是怎么样能够去更加有效地去找到这些有效数据，然后再把它逐一的去解决。
主播：判断什么数据是有效无效的，这个本身也是蛮大的一个工程吧？
洪泽鑫：现在有两种做法，从摄像头感知方面来看，当我采回来很多真的图像的时候，我会有一个算法先去过滤掉我已经能识别出来的物体，如果有一部分是不能识别出来的物体的话，我再找人工来看。还有一些把有问题的场景，我随时可以记录下来。
车辆没有接管，并不一定是好事，那意味着可能发现问题的能力还有所欠缺，或者是你不敢去尝试更加复杂的场景。车辆接管的次数越多，你能够发现的问题其实越多。
听众问题：除了低速送货机以外，自动驾驶还有多大的商业使用空间？
洪泽鑫：前几年的时候，很多公司没有太认定好自己的定位，没有想好说我到底要把它运用到哪个领域。这一两年，自动驾驶领域又在复苏的一个过程，关注于有具体应用的场景的一些公司正在不停地出现。这些公司都有一个特点，他们可能本身就有无人驾驶这块的技术，但它不会特别地，我们管它叫吹牛，它更多的比较务实。
主播：像 3D 打印一样，很多东西不是跟我们日常生活有直接关系，但是它在其他的领域，其实发展的还挺不错的。
洪泽鑫：对，3D 打印在汽车这一块的应用其实也是非常大的一个突破。可能普通消费者感受不出来，因为你摆在我面前的就是一辆车，但是你不知道说这辆车在一开始在塑膜的时候，现在用 3D 打印的话，整个成本是一个数量级的下降。
主播：两三年前在上海淮海路上曾看到过一辆无人清扫车，从我身边驶过，感觉还蛮恐怖的，因为里面没有人开车。
洪泽鑫：两三年前，大家见到这种座位上没有人的车，还是比较新奇的。我们当时的公司新作出来了一个无人泊车的应用，如果说普通人在停车场看到一辆自己在开的车，那得吓死。
主播：站在汽车、科技和资本的交叉口，这一两年里，你会去投资无人驾驶的哪些领域？
洪泽鑫：重点是关注两个领域，一个是跟电动车智能化相关的一些企业。另外一块就是无人驾驶里头比较能够有实际落地场景的企业。今年在搞新基建，整个新基建的风口非常非常的火。无人驾驶是新基建里头最能够做出来示范应用的一块应用。它结合了 5G ，结合了智能互联网相关的一些应用。
主播：如果听众就记住一点的话，你希望他们记住什么？
洪泽鑫：对于普通人来说，你聊到自动驾驶的时候，我希望你记住它的分级，不是所有的自动驾驶都是自动驾驶。现在乘用车上，所谓的自动驾驶功能，它只是辅助性的一些功能。
主播：你的文章中也提到自动辅助驾驶在某些场景下是会失效的，能不能跟我们普及下在哪些场景下会失效？
洪泽鑫：L2 的自动驾驶功能分为很多模块，每一种它都有自己不能应付的一些点。其中的一个模块来说，高速的自适应巡航，它会在什么场景下失效呢？一个是高速上有静止在旁边的车辆的时候，那你很可能直接就撞上去。还有的话是恶劣天气，雨天雾天雪天，都有可能导致它的失灵。还有的话是车道线，有些车道线会有模糊的一些情况，那这车有可能就开出去了。还有的话是桥洞和隧道，因为桥洞和隧道里头有一些是没有 GPS 信号的，所以你这个车的定位模块就会失效。还有一些比较特殊的场景。
所以现在在市面上销售的这些车，你的注意力都必须放在驾驶上。而且现在的车都有一个问题就是没有很好的交互，就是你提供这个功能后如果说不能应对，那你必须提醒我。有些车没有用非常强制性的手段来提醒你。
主播：能不能分享一下你持续学习的方式？
洪泽鑫：以实际的问题为导向，做很多 research ，找很多资料，去扩展我对某一个领域的认知。找到二手资料的时候，再顺藤摸瓜地去找一下一手资料去看一看。因为来解读你一手资料的人他都是有他自己的立场的。